一、ELK简介
1、ELK是由三部分组成,即Elasticsearch、Logstash和Kibana,是目前最流行的开源日志分析与搜索引擎方案。
2、Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎,用于全文检索、日志分析以及数据可视化等应用场景;
3、Logstash是一个开源的数据收集引擎,可以将不同数据源的数据进行转换、统一过滤处理后输出至Elasticsearch等数据存储库中;
4、Kibana是一个开源的数据可视化工具,可以实现对存储在Elasticsearch中的数据进行各类统计、图表展示等操作。
二、Kafka简介
1、Kafka是一款分布式的、高容错性的消息队列系统,由Scala语言开发,可用于大规模数据的日志处理、流式计算等场景;
2、Kafka架构由生产者、消费者、内部Topic、集群Broker、Zookeeper以及Kafka Connect等组成;
3、生产者可以将数据发送至Kafka Broker,而消费者则可订阅Topic中的数据。
三、ELK+Kafka架构图
【这里采用了HTML实体化,代码见下方】<img src="https://i.imgur.com/uv5Mx1U.png" alt="ELK+Kafka架构图">
四、ELK+Kafka配合使用
1、使用Logstash的Kafka Input插件可以将消息队列中的数据转发到Elasticsearch中进行分析;
2、使用Kafka Connect将Elasticsearch中的数据同步到其他数据存储体系中,实现不同数据源之间的互操作;
3、使用Kibana来展示Elasticsearch的数据,可以实现基于时间序列的实时数据监控、分析及报告。
五、ELK+Kafka代码示例
1、使用Logstash的Kafka Input插件:
input {
kafka {
bootstrap_servers => "localhost:9092"
topics => ["test_topic"]
group_id => "logstash"
}
}
filter {...}
output {
elasticsearch {
hosts => ["localhost:9200"]
index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
2、使用Kafka Connect同步数据:
name=my-elasticsearch-connector
connector.class=io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector
tasks.max=1
topics=my_topic
key.ignore=true
schema.ignore=true
connection.url=http://localhost:9200/
type.name=kafka-connect
elastic.index.auto.create=true
3、使用Kibana实现数据可视化:
GET /_search
{
"query": { "match_all": {} },
"aggs": {
"sales_over_time": {
"date_histogram": {
"field": "@timestamp",
"interval": "day"
},
"aggs": {
"sales": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
六、ELK+Kafka应用场景
1、日志收集和分析:使用Logstash采集应用程序日志,并使用Kafka将日志转发给Elasticsearch进行分析、检索、可视化、告警等操作;
2、数据同步:使用Kafka Connect同步Elasticsearch和关系型数据库中的数据,实现异构数据源之间的数据交互;
3、实时监控:使用ELK+Kafka架构可以实现实时监控,如对网站的点击流、业务数据实时监控,通过标签云、数据仪表盘等方式对数据进行展示和分析。
七、ELK+Kafka的优缺点
1、优点:
(1)ELK支持多种数据类型的实时查询、统计与可视化;
(2)Kafka的容错性和性能表现非常好,能够很好地解决高并发大数据量下的数据交换和存储问题;
(3)ELK+Kafka在大数据的场景下能够快速、高效地实现数据收集、存储、处理和展示。
2、缺点:
(1)Elasticsearch的复杂度较高,需要较长时间学习;
(2)Logstash存在性能瓶颈问题,需要针对具体场景进行优化;
(3)Kafka的分布式架构可能引入一些额外的复杂度,需要针对具体应用场景进行调整。